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PublicationOptimierte Netz- und Marktintegration von Windenergie und Photovoltaik durch Einsatz von Energiespeichern( 2011)Der steigende Anteil von Erneuerbaren Energieträgern im Energieversorgungssystem führt zu zunehmenden Herausforderungen bei deren Integration in das elektrische Netz. Zentrales Anliegen dieser Untersuchung ist es, am Beispiel eines Windparks (Fallstudie 1) bzw. einer PV-Anlage im Privathaushalt (Fallstudie 2) mögliche Energiespeicher-Dienstleistungen, die zur verbesserten Netz- und Marktintegration der erneuerbaren Energieträger führen, darzustellen und zu bewerten. Fraunhofer UMSICHT hat in den letzten Jahren das Modell GOMES® (Generic Optimization Model for Energy Storage) entwickelt, welches zur Einsatzoptimierung von Energiespeichern (stationäre und mobile elektrische Speicher, thermische Speicher sowie intelligente Haushaltslasten als virtuelle Stromspeicher) dient. Zielfunktion ist die Maximierung der Erlöse beziehungsweise im Bereich der privaten Endkunden die Minimierung der Strombezugskosten. Mit Hilfe von GOMES® wurden die beiden o.g. Szenarien modelliert und in viertelstündlich aufgelösten Jahresrechnungen analysiert. In Fallstudie 1 wird der Windpark in Verbindung mit einem großtechnischen, stationären Stromspeicher untersucht. In Fallstudie 2 werden verschiedene Energiespeicherformen (Stromspeicher, thermischer Speicher bzw. verschiebbare Haushaltslasten) in Verbindung mit der PV-Anlage eingesetzt. Fallstudie 1: Für viele Windenergieanlagen ist bei den derzeitigen Spotmarktpreisen eine Teilnahme an der Direktvermarktung im Vergleich zur EEG-Vergütung noch nicht rentabel - selbst wenn sie durch einen Stromspeicher mit idealisierten technischen und wirtschaftlichen Eigenschaften unterstützt werden. Prinzipiell geeignete Speichertechnologien für die Kombination mit Windparks sind Druckluftspeicherkraftwerke bzw. Großbatterien (Natrium-Schwefel- bzw. Redox-Flow-Batterie). Bei der Dimensionierung des Stromspeichers muss beachtet werden, dass bei Technologien mit eingeschränktem Teillastbereich, wie z.B. Druckluftspeicherkraftwerken, die Einspeicherleistung genau auf die installierte Leistung des Windparks abgestimmt werden muss. Dagegen sollte die Ausspeicherleistung zur Maximierung des jährlichen Betriebserlöses möglichst groß gewählt werden. Als Richtlinie für die Wahl des Verhältnisses zwischen installierter Speicherkapazität und Speicherleistung gilt, dass bei Stromspeichern, deren Investitionskosten von der Speicherkapazität dominiert werden (Batterien), für die hier untersuchte Speicheranwendung eine Volllaststundenzahl von 1-4 Stunden angestrebt werden sollte. Bei Druckluftspeicherkraftwerken ist eine Volllaststundenzahl von 6-8 Stunden sinnvoll. Fallstudie 2: In der verbrauchernahen Fallstudie, bei welcher die durch Energiespeicher unterstützte Nutzung der Eigenverbrauchsregelung für PV-Anlagen in Einfamilienhäusern im Vordergrund steht, hat sich gezeigt, dass - vor Berücksichtigung der Investitionskosten - der Batteriespeicher, welcher sowohl PV-Strom zwischenspeichert als auch den Bezugszeitpunkt von Strom aus dem Netz optimiert den größten, betriebswirtschaftlich Nutzen einbringt. Die alleinige Zwischenspeicherung von PV-Strom ist betriebswirtschaftlich dagegen am uninteressantesten. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht die zweitbeste Alternative ist die Erweiterung der Wärmepumpe um einen thermischen Speicher. Die zeitliche Verschiebung von Haushaltslasten bringt einen vergleichsweise kleinen Nutzen. Aus Sicht des Netzes, welches durch die Erhöhung des PV-Eigenverbrauchanteils entlastet werden soll, sind die meisten untersuchten Maßnahmen wenig effektiv. Ein wichtiger Grund hierfür ist die Interaktion zeitlich variabler Endkundenstrompreise mit der PV-Eigenverbrauchsregelung. Weisen diese eine Tarifstufe auf, bei der der Strombezug aus dem Netz wirtschaftlich attraktiver ist als der PV-Eigenverbrauch, wird eine negative Wechselwirkung erzeugt. Lediglich die alleinige Zwischenspeicherung von PV-Strom im Batteriespeicher erbrachte eine nennenswerte Steigerung des PV-Eigenverbrauchanteils.
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PublicationMultifunctional application of adiabatic compressed air energy storage co-located with wind power( 2010)CAES plants are custom made installations that can be adapted to a certain degree to their intended application. For adiabatic CAES plants these degrees of freedom are represented by the heat storage concept and dimensioning as well as by the turbo machinery's general arrangement and part load performance. The presentation gives a detailed analysis of an application of A-CAES plant colocated with a wind farm on a 110 kV grid. It entails determination of the optimal size of a wind farm and A-CAES plant for given project boundary conditions, and the operational regime of an optimized system. A Generic Optimization Model for Energy Storage (GOMES®), a high resolution optimization model has been developed and applied. It was also examined how a multifunctional storage operation can be realized comprising direct wind energy storage as well as spot market and tertiary reserve market participation simultaneously. It is shown that such a multifunctional operation improves the profitability of CAES plants compared to singular operation at only one market.
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PublicationScheduling and dimensioning optimization of electric energy storages with GOMES( 2010)
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PublicationOptimierter Einsatz von Druckluftspeicherkraftwerken unter Berücksichtigung von Restriktionen im Verteilnetz( 2009)Der erzeugernahe Einsatz von elektrischen Energiespeichern zur dezentralen Lastprofilanpassung stellt eine vielversprechende Möglichkeit zur Vermeidung des bei Netzengpässen notwendigen Erzeugungsmanagements dar. In diesem Beitrag wird ein Optimierungsmodell zur Dimensionierung und Einsatzplanung eines adiabaten Druckluftspeicherkraftwerks, welcher in Verbindung mit einem Windpark betrieben wird, vorgestellt. Neben der Zwischenspeicherung des überschüssigen Windstroms wird dabei dem Speicher die Möglichkeit eingeräumt, Handel am Day-Ahead-Spotmarkt zu betreiben bzw. am Regelenergiemarkt Minutenreserve anzubieten. Aus den Optimierungsrechnungen geht hervor, dass sich die größte Wirtschaftlichkeit für die Kombination aller untersuchten Speicherdienstleistungen ergibt. Die zu Grunde liegenden Mechanismen werden erläutert und bewertet sowie alternative Kombinationen an Speicherdienstleistungen diskutiert.
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